理解AI促成因素：基金經理的科技投資成功框架

在人工智慧投資快速演變的格局中，不同類別受益公司的區分已成為組建投資組合的關鍵。Janus Henderson的投資組合經理Denny Fish最近分享的見解，闡明了科技投資者如何在AI驅動的成長生態系中導航。他的分析核心是一個強大的概念框架，幫助投資者理解不僅哪些公司將受益於AI，更包括何時以及如何實現這些利益。

啟動者（Enabler）概念代表了這個AI投資論點的基礎層——那些使人工智慧部署得以大規模實現的公司與基礎建設。

三層AI投資框架：定義啟動者及其角色

在討論如何將AI機會分類於市場時，Fish解釋說，採用曲線會經歷不同階段，每個階段由不同類型的公司填充。他所採用的框架（也用於Janus Henderson全球科技與創新基金以及該公司專屬的AI ETF（JHAI））將受益公司分為三個主要類別。

**啟動者（Enablers）**構成關鍵的基礎。這些是使AI基礎設施成為可能的公司與基礎建設提供者。這個類別涵蓋半導體、GPU、ASIC、半導體晶圓代工廠、設備製造商、電力供應商與資料中心運營商。啟動層跨足科技、能源與工業——基本上所有用於訓練大型語言模型並將其部署於各種應用中進行推理的硬體與基礎設施。

理由很簡單：在任何軟體應用或商業流程能被AI提升之前，必須先有底層的計算基礎設施。Nvidia的GPU、台積電的製造能力，以及提供電力基礎設施的公司，都扮演著啟動者的角色。沒有它們，整個AI生態系統都無法運作。

超越基礎建設：增強者（Enhancers）與終端用戶（End Users）

雖然啟動者經常成為焦點並帶來短期回報，但這個框架還進一步擴展，以捕捉完整的投資機會。增強者代表那些在AI出現前就擁有強大商業基本面，但隨著AI整合，這些優勢將被放大。具有既定市場地位、關鍵數據壁壘與寶貴客戶關係的軟體公司，典型的增強者——它們能將AI嵌入現有產品中，強化價值主張。消費性網路公司亦扮演增強者角色，AI有望深化用戶參與度並提升數位與實體層面的營運效率。

終端用戶則是第三層——涵蓋醫療、金融、農業與保險等行業的公司，將積極部署AI以降低成本並推動營收成長。這些行業的領導者擁有規模與分銷基礎設施，能從AI部署中獲取顯著的競爭優勢，藉由這場技術轉型擴展其市場主導地位。

這個三層結構認識到，AI的利益並非均勻展現。基礎設施啟動者最早且最顯著地產生回報。增強者則隨著將AI融入現有產品，逐步獲得益處。終端用戶則經歷最深遠但最遲到的利益，因為競爭性AI採用改變了他們的產業。

當前投資週期：價值集中於2026年

過去三年清楚展現了這個框架的有效性。定位為啟動者的公司——尤其是半導體製造商與AI基礎設施供應商——已帶來卓越的回報。AI半導體生態系受益於超出預期的基本面，盈利大幅成長，即使股價上升，市盈率也在許多情況下被壓縮。

相較之下，軟體行業經歷了一段艱難時期。儘管某些類別的營收與盈利擴張，但整個行業仍受到潛在破壞威脅與AI在傳統軟體商業模式中產生營收潛力的根本疑問所困擾。贏家與輸家的差距迅速擴大——能夠明確展現AI驅動價值創造的公司，表現明顯優於那些缺乏明確AI貨幣化路徑的公司。

這一模式揭示了一個重要真理：並非所有科技股都在AI週期中平等受益。與產業參與者直接對話、參加UBS科技大會、進行實地研究的實務者清楚看到，啟動者持續擴展其能力。CES上Nvidia宣布的Vera Rubin下一代GPU架構，正是這一進展的範例——系統變得更強大、更高效，降低模型推理的每個Token成本，同時保持性能提升。

市場輪動與2026展望：關注啟動者飽和

隨著2026年的展開，投資格局似乎將持續在大型科技公司間出現差異。2026年初谷歌的亮眼表現與Meta的動能放緩形成鮮明對比——這與2025年時的情況正好相反。這種反轉暗示，即使在超大型公司中，基本面執行力也存在差異。

對啟動者的展望仍然正面，但變得越來越細膩。支撐AI生態的基礎設施將持續發展，但投資者應預期該類別的主導地位會逐步演變。軟體在過去三年相較半導體與基礎建設表現較差，現在估值壓縮，且公司證明能將AI有意義地整合到營運中，出現新的投資機會。

大型科技公司本身也可能出現分化。那些透過積極部署AI來擴展競爭優勢的公司——無論是透過更優質的晶片、領先的雲平台，或是市場佔有率——都應持續表現良好。其他公司則面臨壓力，儘管它們擁有全球知名品牌。

實務驗證：從CES到自動駕駛

這個框架的信心也來自實際觀察。2026年CES的自動駕駛技術展示了啟動者創新在實務中的應用。Waymo在舊金山的運營已成熟，經驗豐富的用戶偏好該服務勝過傳統共乘。特斯拉的Full Self-Driving系統已大幅進步，但仍落後於Waymo的能力，反映出這兩家公司追求的技術路徑不同。

由SoftBank、微軟與Nvidia支持的倫敦自動駕駛公司Wayve，最近完成了45分鐘的倫敦交通自動駕駛行程，無需人類干預——這是一個複雜的測試案例，展現了從理論到實務的快速進展。這些實務部署驗證了啟動者論點：沒有Nvidia的GPU技術、沒有雲端基礎設施提供者、沒有全力運作的半導體晶圓代工廠，這些展示都無法實現。

CES上出現的機器人與人形機器人領域，也展現了啟動基礎設施（晶片、演算法、訓練基礎設施）如何奠定全新產品類別的基礎。

競爭複雜性：公司模糊分類界線

儘管這個框架非常有用，但在應用於超大規模雲端服務商（hyperscalers）時，會變得更為複雜。Microsoft就是一個範例：Azure代表純粹的啟動基礎設施，而Copilot在Office與生產力應用中的整合，則將Microsoft定位為增強者。同樣，亞馬遜在多個類別中運作——AWS提供企業AI，亞馬遜的實體物流基礎設施則使公司能從機器人與自動化的實體AI部署中獲取巨大效率。

這種複雜性反映了一個更深層的現實：擁有軟體與基礎設施雙重能力的公司，能在AI採用的多個階段捕捉價值。超大規模雲端服務商的競爭優勢——台積電的卓越製造能力、微軟的企業關係、亞馬遜的物流網絡——形成了防禦性護城河，即使投入巨額資本，競爭者仍難以模仿。

投資組合建構：兼顧韌性與彈性

在實務中運用這個框架，需在韌性與彈性兩個目標間取得平衡。策略建議將50-70%的資產配置於提供韌性的公司——這些企業能產生高回報、結果範圍可控，並擁有強大的競爭優勢與創新領導團隊。這些核心持股可在五年內合理持有，前提基本假設未變。

台積電就是韌性類別的典範。無論是博通、超微還是Nvidia成為領先半導體設計商，所有的路徑都會經過台灣與新興的亞利桑那州鳳凰城的晶圓廠。晶圓代工的商業模式將製造風險集中在可預測的範圍內——不論哪個晶片獲得採用，台積電都能生產。

剩餘的30-40%則配置在較小的持股，這些公司具有較寬的結果範圍——未來的贏家，可能隨著時間成為韌性持股。這些持股接受較高的不確定性，因為它們基本上是對未來競爭優勢發展的押注。策略也承認，未來的領導者部分仍是未知數，投資規模會反映這一現實。

展望未來：AI投資的持續演進

隨著AI基礎設施部署成熟與採用曲線推進，各類別資產的配置比例將持續變化。當前作為純粹啟動者的公司，可能隨著技術商品化而轉變為更平衡的持股。增強者則可能隨著AI整合深化，轉變為終端用戶類別。這種動態的分類方式，而非靜態的分類，正是JHAI等積極管理基金調整配置的原因。

展望2026年，投資者若能保持與產業參與者的直接聯繫、透過實地研究驗證假設、並抵抗華爾街噪音，將更能掌握先機。啟動者基礎設施持續擴展能力並降低成本，確保AI基礎設施生態在整個週期中保持健康。然而，公司間的差異也暗示，單純的「買科技股」策略將表現不佳。啟動者、增強者與終端用戶之間的區分，越來越成為投資成功的關鍵，也驗證了這個框架在建立韌性、適應性投資組合中的實用價值。